MAXGDDP:基于差分隐私的决策数据发布算法

• 作者: 丁丽萍 傅继彬 张啸剑
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 决策数据 数据发布 差分隐私 层次细化
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 论文Ⅱ:学术论文
• 页码范围: 136-146
• 页数: 11页
• 分类号: TP309
• 字数: 10326字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2018049

摘要

基于层次细化的差分隐私决策数据发布得到了研究者的广泛关注,层次节点的选择、分类树的构建以及每层隐私代价的分配直接制约着决策数据发布结果的好坏,也影响最终的数据分析结果.针对现有基于层次细化的决策数据发布方法难以兼顾上述问题的不足,提出一种高效的分层细化方法MAXGDDP,该方法对原始分类数据进行分层细化,在同一层次的概念细化中提出了最大值属性索引算法,在不同层次之间利用类几何分配机制来更加合理地分配隐私预算.基于真实数据集对比了 MAXGDDP 与 DiffGen 算法,实验结果表明该方法在保护数据隐私的同时,提高了发布数据的分类准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	傅继彬	河南财经政法大学计算机与信息工程学院	5	24	2.0	4.0
2	张啸剑	河南财经政法大学计算机与信息工程学院	27	282	6.0	16.0
3	丁丽萍	中国科学院软件研究所	32	379	10.0	19.0